Net Worth Warren Buffet - https://finmasters.com/warren-buffett-net-worth/
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1 - Considerações iniciais

A fim de melhor entender a evolução do patrimônio alocado em ações do Warren Buffett, faremos aqui algumas análises para seguir os seus passos. Mais que isso. Com o objetivo de deixar registrado o percurso para que meus herdeiros conhecam por onde passei, escrevo esse breve e descontraído documento.

Todos os gráficos e tabelas foram costurados com carinho no Rstudio, em Rmarkdown.

A publicação disponível em https://finmasters.com/warren-buffett-net-worth/ contém idade e capital. A elas foram adicionadas algumas colunas e tem-se a tabela 1.

– variação percentual: (período atual / periodo anterior) - 1. De 19 para 21 anos seu patrimônio dobrou, ou seja, aumentou 100%.

– múltiplo: (período atual / período anterior). De 19 para 21 anos seu patrimônio dobrou, ou seja, múltiplo 2.

– período: tempo entre os intevalos

networth$Capital <- scales::dollar(networth$Capital)
networth$Variação <- scales::percent(networth$Variação)

tabela1 <- networth %>%
  select(-Capital_paste, Multiplo) %>%
  mutate(Variação = ifelse(is.na(Variação), "", Variação),
         Intervalo = ifelse(is.na(Intervalo), "", Intervalo),
         Multiplo = ifelse(is.na(Multiplo), "", Multiplo))

# tabela1 %>%  
# kbl(align = "r") %>%
#   kable_paper("hover", full_width = F)


tabela1$Variação = cell_spec(tabela1$Variação, background = ifelse(tabela1$Variação > 0 , "", "red"))
tabela1$Variação[1] <- str_replace(tabela1$Variação[1], "red", "blank")

kbl(tabela1, escape = F, align = "r") %>%
  kable_paper("striped", full_width = F)
Idade Capital Variação Multiplo Intervalo
14 $5,000
15 $6,000 20% 1.2 1
19 $10,000 67% 1.67 4
21 $20,000 100% 2 2
26 $26,000 30% 1.3 5
30 $1,000,000 3 746% 38.46 4
33 $2,400,000 140% 2.4 3
35 $7,000,000 192% 2.92 2
37 $10,000,000 43% 1.43 2
39 $25,000,000 150% 2.5 2
43 $34,000,000 36% 1.36 4
44 $19,000,000 -44% 0.56 1
47 $67,000,000 253% 3.53 3
52 $376,000,000 461% 5.61 5
53 $620,000,000 65% 1.65 1
56 $1,400,000,000 126% 2.26 3
58 $2,300,000,000 64% 1.64 2
59 $3,800,000,000 65% 1.65 1
66 $17,000,000,000 347% 4.47 7
72 $36,000,000,000 112% 2.12 6
83 $58,500,000,000 62% 1.62 11
92 $109,000,000,000 86% 1.86 9

É importante notar que a evolução do patrimônio de Warren Buffett é apresentada em periodos não constantes.

Um exemplo de leitura do dado é que o referido investidor apresentou ganho de 36% ao longo de 4 anos (39 a 43). Em outro momento, obteve aumento de seu capital em 65% em apenas um ano (52 para 53), conforme a coluna Invervalo registra.

Ao longo de toda a série de dados exibida na tabela acima, está clara a eficiência da estratégia de investir em Valor. Somente em um registro houve perda de capital.

2 - Variação do percentual do capital e múltiplo

Deixaremos de lado o montante que Warren Buffet possui e focaremos na variação percentual do capital e múltiplo entre os intervalos apresentados na tabela por dois motivos óbvios:

  1. Desproporção entre os valores iniciais e finais, que chegam a casa dos bilhões. O gráfico apresentado no início do documento (com o rosto do bilionário) faz fortunas de 34 milhões, 67 milhões e até mesmo 376 milhões parecerem pouco, em contraste com 109 bilhões. A propósito, a escala daquele gráfico deveria ter sido alterada.

  2. Ao olhar para a variação do capital em percentual e não em milhões e bilhões, é possível transpor o desempenho para carteiras menos volumosas, ou seja, as nossas.

A figura a seguir apresenta o múltiplo do patrimônio ao longo dos anos.

plot1 <- base %>%
  ggplot(aes(Idade, Multiplo)) +
  geom_point(color = "blue", size = 2)
 
ggplotly(plot1)

Nota-se, facilmente, um ponto fora da curva (outlier) em que houve um aumente de 38X o capital dos 26 aos 30 anos, quando ele alcançou seu primeiro milhão.

Considerando que esse foi um aumento de capital repentino e improvável, vamos analisar sua trajetória a partir do primeiro 1 milhão.

3 - Um milho grande

Warren buffet levou 62 anos para transformar 1 milhão em 109 bilhões de dolares (dos 30 aos 92 anos). Nos intervalos apresentados, temos o gráfico ajustado para os multiplos após conseguir seu primeiro milhão.

media <- base %>%
  filter(Capital > 1000000) %>%
  summarise(media = mean(Multiplo)) %>%
  pull()

plot2 <- base %>%
  filter(Capital > 1000000) %>%
  ggplot(aes(Idade, Multiplo)) +
  geom_point(color = "blue", size = 2) +
  geom_hline(yintercept = media)


ggplotly(plot2)

Uma linha preta foi traçada e representa o múltiplo médio (2.35X ).

Novamente, é importante notar que trata-se de um múltiplo obtido para períodos variados, não constante. Diante disso, vamos calcular qual deveria ser o múltiplo anual, ano após ano, para que nos tornemos bibionários com o cidadão acima citado.

4 - O número mágico

Ir de 1 milhão para 109 bilhões representa um aumento de 109.000 vezes (109mil vezes) em um período de 62 ano. Fazendo uma conta por meio de média simples (uma abordagem simplista) tem-se um multiplicador igual a 1.21, ou seja, seria necessário apurar um ganho de 21% ao ano, ao longo de 62 anos.

A figura abaixo apresenta o patrimônio de Warren Buffet nas barras azuis e a progressão com multiplador 1,21X ao longo do tempo.

taxa_base = 109000 ^ (1/62)

# Create a vector to store the values
values <- numeric(30)

# Set the first value
values[1] <- 1000000

# Use a loop to calculate the subsequent values
for (i in 2:30) {
  values[i] <- values[i - 1] * taxa_base
}

# Create a data frame with the values
# df <- data.frame(tempo = seq(1:30), value = values)



anual <- tibble(Idade = seq(30,92)) %>%
  mutate(tempo = Idade - 30,
         valores = 0) 

# Set the first value
anual$valores[1] <- 1000000

# Use a loop to calculate the subsequent values
for (i in 2:nrow(anual)) {
  anual$valores[i] <- anual$valores[i - 1] * taxa_base
}

plot3 <- anual %>%
  left_join(base, by = "Idade") 


plot4 <- ggplot(plot3)  +  
  geom_bar(aes(x=Idade, y=Capital),stat="identity", fill="cyan",colour="#006000")+ 
  geom_point(aes(x=Idade, y=valores),stat="identity",color="red",size=1) + 
  labs(title= "Validação da taxa anual", 
       x="Tempo (ano)",y="Capital na Bolsa (U$)") +
  scale_y_continuous(labels = suffix_formatter_0) 
 
ggplotly(plot4)

Embora pareça pouco, são 62 anos de ganhos consistentes. Não é coisa fácil. Em 2023 o índice IBOV ficou no valor esperado, como pode ser visto na figura criada pelo bitcoinheiro Renato 38tão.

38tão <>

5 - Cenários

Um fator de extrema importância no sucesso do investidor em análise é o tempo de dedicação ao mercado financeiro. Foram 62 anos depois do seu primeiro milhão e ainda mentêm o fôlego. Contudo, 62 anos é muito tempo para o investidor comum.

5.1 - Efeito dos multiplos em 10 anos

Partindo-se de 1 milhão de dolares, foi calculado o montante ao final de 10 anos para três diferentes multiplicadores: 1.10X, 1.15X e 1.21X (Warren Buffet). os graficos são apresentados em um gráfico com os respectivos valores exibidos em uma tabela.

Resultados dessa magnitude contemplam o reinvestimento de eventuais dividentos, porém a simulação não considera aportes adicionais.

anos <- 10
taxas <- c(round(taxa_base,2), 1.10, 1.15)
tempo <- anos + 1
inicio <- 1000000
# historico$valores[1] <- inicio

for (j in 1:length(taxas)) {

# Create a vector to store the values
values <- numeric(tempo)

# Set the first value
values[1] <- inicio  
  
# Use a loop to calculate the subsequent values
for (i in 2:tempo) {
  values[i] <- values[i - 1] * taxas[j]
}


temp <- tibble(tempo = seq(0, anos)) %>%
  mutate(valores = values,
         taxa = taxas[j])

ifelse(j == 1,
   historico <- temp,
   historico <- rbind(historico, temp))

}

plot5 <- historico %>%
  # filter(taxa < 1.25) %>%
  ggplot(aes(tempo, valores, group = taxa, color = as.factor(taxa))) +
  geom_line(size = 1.5) +
  scale_y_continuous(labels = suffix_formatter_0) 
  # scale_y_log10()

  # geom_bar(aes(x=, y=Capital),stat="identity", fill="cyan",colour="#006000")+ 
  # geom_point(aes(x=Idade, y=valores),stat="identity",color="red",size=1) + 
  # labs(title= "Validação da taxa anual", 
  #      x="Tempo (ano)",y="Capital na Bolsa (U$)") +
  # scale_y_continuous(labels = suffix_formatter_0) 
 
ggplotly(plot5)
historico %>%
  arrange(taxa, tempo) %>%
  mutate(valores = map(valores, number_formatter, currency = TRUE, digits = 3) %>% unlist()) %>%
  pivot_wider(names_from = taxa,
              # names_prefix = "Multiplicador ",
              values_from = valores) %>%
  kbl(escape = F, align = "r") %>%
  kable_paper("hover", full_width = F) %>%
  add_header_above(c(" ", "Multiplicador" = length(taxas))) %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
Multiplicador
tempo 1.1 1.15 1.21
0 $1M $1M $1M
1 $1.1M $1.15M $1.21M
2 $1.21M $1.32M $1.46M
3 $1.33M $1.52M $1.77M
4 $1.46M $1.75M $2.14M
5 $1.61M $2.01M $2.59M
6 $1.77M $2.31M $3.14M
7 $1.95M $2.66M $3.8M
8 $2.14M $3.06M $4.59M
9 $2.36M $3.52M $5.56M
10 $2.59M $4.05M $6.73M

Após 10 anos, o patrimônio teria aumentado 2,59X, 4X e 6,7X para as respectivas taxas utilizadas. Tomando-se o multiplicador 1.15, este apresenta uma dobra de capital a cada 5 anos, um valor muito significativo pois é importante lembrar que estes cálculos consideram somente a multiplicação do capital inicial, sem a realização de novos aportes.

5.2 - Dobra de capital a cada 18 meses

Chegou a meu conhecimento o trabalho da INVEST MULT CAPITAL ALLOCATION, que segue o conceito de value investing e busca oportunidade de dobra de capital em papeis com a relação P/VP muito descontada.

A dobra de capital a cada 18 meses (um ano e meio) é o mesmo que um multiplicador de 1,587X ao ano, ou ainda, aumentar o capital em 58.7% ao ano. Qual seria o resultado ao final de 9 anos comparado lado a lada com o desempenho médio de Warren Buffet?

anos <- 9
taxas <- c(round(taxa_base,2), 1.587)
tempo <- anos + 1
inicio <- 1000000
# historico$valores[1] <- inicio

for (j in 1:length(taxas)) {

# Create a vector to store the values
values <- numeric(tempo)

# Set the first value
values[1] <- inicio  
  
# Use a loop to calculate the subsequent values
for (i in 2:tempo) {
  values[i] <- values[i - 1] * taxas[j]
}


temp <- tibble(tempo = seq(0, anos)) %>%
  mutate(valores = values,
         taxa = taxas[j])

ifelse(j == 1,
   historico <- temp,
   historico <- rbind(historico, temp))

}

plot5 <- historico %>%
  # filter(taxa < 1.25) %>%
  ggplot(aes(tempo, valores, group = taxa, color = as.factor(taxa))) +
  geom_line(size = 1.5) +
  scale_y_continuous(labels = suffix_formatter_0) 
  # scale_y_log10()

  # geom_bar(aes(x=, y=Capital),stat="identity", fill="cyan",colour="#006000")+ 
  # geom_point(aes(x=Idade, y=valores),stat="identity",color="red",size=1) + 
  # labs(title= "Validação da taxa anual", 
  #      x="Tempo (ano)",y="Capital na Bolsa (U$)") +
  # scale_y_continuous(labels = suffix_formatter_0) 
 
ggplotly(plot5)
historico %>%
  arrange(taxa, tempo) %>%
  mutate(valores = map(valores, number_formatter, currency = TRUE, digits = 3) %>% unlist()) %>%
  pivot_wider(names_from = taxa,
              # names_prefix = "Multiplicador ",
              values_from = valores) %>%
  kbl(escape = F, align = "r") %>%
  kable_paper("hover", full_width = F) %>%
  add_header_above(c(" ", "Multiplicador" = length(taxas))) %>%
  scroll_box(width = "100%", height = "300px")
Multiplicador
tempo 1.21 1.587
0 $1M $1M
1 $1.21M $1.59M
2 $1.46M $2.52M
3 $1.77M $4M
4 $2.14M $6.34M
5 $2.59M $10.1M
6 $3.14M $16M
7 $3.8M $25.4M
8 $4.59M $40.2M
9 $5.56M $63.9M

6 - Consideraçõe Finais

Seria possível transformar 1milhão em 64milhões em 9 anos, conforme as simulações acima? Teriamos oportunidades de alocação para este volume de compra, teriamos liquidez?

São respostas que obteremos ao longo da nossa caminhada e é lá que desejo estar daqui a 9 anos.